Análisis estadístico bivariado para estimar la correlación entre datos de pozos y atributos sísmicos clasificados simultáneamente.
El método estadístico bivariado propuesto es de gran utilidad para probar si existe relación o no, entre dos variables de naturaleza cualitativa. Igualmente, para variables cuantitativas categorizadas, en campos de las ciencias de la salud y sociales.
Su aplicación en la industria petrolera permite a los geocientíficos probar la dependencia entre variables discretas, y su grado de correlación (débil, moderada o fuerte).
En este artículo se presentó su aplicación para revelar la relación existente entre un volumen de clasificación simultánea de un conjunto de nueve atributos sísmicos. (Cuyo intervalo de muestreo vertical es de tres metros) y diferentes datos de pozos (facies sedimentarias, Net Reservoir y porosidad efectiva agrupada en clases).
El yacimiento bajo estudio consistió en brechas calcáreas dolomitizadas y fracturadas que yacen entre el Paleoceno Inferior y el Cretácico Superior.
Se definieron la variable dependiente (o a explicar), la variable independiente (o explicativa) y se obtuvieron las frecuencias observadas. Asimismo, se calcularon las frecuencias que se esperarían si las variables fueran independientes para luego estudiar la diferencia entre ambas magnitudes mediante el estadístico de contraste llamado Chi Cuadrado con grados de libertad, relacionadas con las dimensiones de la tabla construida.
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Posteriormente, se fijó un nivel de riesgo para calcular un punto crítico. Se comparó el valor experimental obtenido de los datos con ese valor crítico. Demostrando la dependencia de las variables ya que el valor experimental superó al valor crítico.
Adicionalmente, se llevó a cabo un análisis de clúster que busca agrupar las neuronas con base a sus propiedades petrofísicas en grupos. Las cuales permitan identificar aquellas neuronas con capacidad de almacenamiento y con contenido de aceite.
De esta manera, se calibró, a posteriori, la clasificación sísmica con datos de pozos, lo que permitió conocer cuáles geocuerpos (neuronas) se asocian a las propiedades geológicas y/o petrofísicas bajo estudio.
En el pasado la tarea de los geofísicos era principalmente la adquisición de información geofísica y en la industria petrolera. Casi exclusivamente a la interpretación estructural y estratigráfica de los yacimientos mediante la sísmica de reflexión.
Nuevas ideas y conceptos han reconocido a la sísmica como una herramienta para mejorar el conocimiento de los yacimientos. Asimismo, ayudan a reducir el riesgo asociado con la perforación de pozos en campos petroleros y de gas.
En general, los atributos sísmicos permiten a los intérpretes sísmicos, inferir características, visualizar y reconocer rasgos geológicos que puedan reducir la incertidumbre inherente.
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La metodología presentada permitió calibrar de manera cuantitativa el volumen de clasificación MAO con la información de pozos. Igualmente, permitió identificar el grado de correlación existente entre las neuronas de la clasificación MAO de varios atributos sísmicos. Cada una de las tres variables derivadas a partir de datos de pozos, logrando explicar las neuronas con las variables Facies y Porosidad efectiva recodificada por rangos.
Así como también determinar según sus propiedades petrofísicas las neuronas de mayor interés dentro de las unidades de estudio.
Los Ingenieros Rada Fabián, Viloria Reinaldo, Rodríguez David; De La Rosa César y Lacruz Marco presentaron el trabajo en la reciente edición del Congreso Mexicano del Petróleo (CMP).
